家庭背景、代际传递与教育不平等（1）

邹薇，马占利

摘要：本文基于教育决策的理论模型和排序Probit估计方法，使用CHNS微观家庭数据，从家庭背景特别是父母教育视角研究教育的代际传递和机会不平等问题。结果表明:父母的教育程度越高，对子代教育的正向影响越大，接受过义务教育及以上教育程度的父母，其子代接受高中和大学教育的概率显著增加;尽管母亲平均教育程度较低，但母亲教育对子代接受高等教育的影响更大，若母亲的教育程度为初中、高中、学，将分别使子代接受高等教育的概率提高11.85% ,27.30% ,45.68%，而父亲若有这三种教育程度对应的影响分别为9.44% ,20.12% ,42.95%;教育机会不平等程度女性高于男性、城市高于农村、改革开放后出生群组高于改革开放前出生群组;教育传递在多代间具有持久性，但是父代教育对子代的影响远超过祖代;婚姻中低水平的教育匹配不利于子女教育程度的提高。通过对不同样本的筛选，以及考察家庭背景各变量对子代教育程度的预测概率，结论保持稳健。本文据此提出了改善教育代际固化、减少教育机会不平等的政策建议。

关键词：家庭背景；教育不平等；代际传递；排序Probit

1、引言

在大多数国家，经济的快速增长通常伴随着收入与财富不平等的加剧，父母和子女的社会经济地位之间存在统计上显著的相关性，意味着社会对来自不同家庭背景的子代未能提供均等机会，以致收入与财富不平等具有代际传递性和持久性。教育在人的生命周期中具有持久影响，教育是社会经济地位代际传递的主要渠道，不仅能增加受教育者自身的社会经济地位(Blanden et al. , 2007 ),而且通过代际传递影响子代的人力资本和社会经济地位。教育也是穷人提升能力、拓宽社会阶层上升机会的强大工具(Machin and Vignoles , 2004）。近年来，“龙生龙、凤生凤”、“寒门难出贵子”等阶层固化现象引起了普遍关注。家庭背景是塑造个体教育成就的重要“环境”(因为个体不可控)，因此，本文基于父母教育的视角，考察这一“特殊环境”因素对于教育机会不平等、代际传递性的影响机制。研究教育代际传递性，不仅能够对收入和财富不平等、贫困现象的“代代相传”提供更深层的理论阐释，而且有助于制定更加有效、更具有指向性的教育支出政策，促进深度贫困人群突破家庭背景的制约、摆脱长期贫困和打破阶层固化。

教育代际不平等对经济增长会产生负面影响，持续的教育不平等会加剧资源错配、经济非效率性和制度脆弱性。研究表明，在许多国家，代际教育不平等致使公共服务的分配与经济制度安排偏向于富人和特权者，即使个体具有很高的与生俱来的“天赋”，他们能够实现天赋价值的可能性(如在入学或获得就业方面)也受制于家庭背景和社会环境的影响(Bowles and Gintis , 2002 ; Marreroand Rodriguez ,2013）。总体上，教育代际不平等集中体现为同时代出生人群的机会不平等，并通过人力资本积累的差距加剧代际间收入和财富的不平等。家庭是子代教育的发端地，家庭背景在决定子代教育决策中发挥着重要作用，父代社会经济地位、教育成就以及投入教育的资源等会影响子代教育成就。为此，本文围绕以下问题展开研究:新中国成立以来、特别是改革开放以来，家庭背景究竟怎样，以及在多大程度上影响子代受教育水平?父母亲的教育程度对子代教育的影响有何差异?教育的代际传递性是否因性别、城乡、出生群组、婚姻的教育匹配状况而不同?通过揭示中国代际教育传递的特征和内在机制，本文将提出减少教育机会不平等的政策建议。

本文余下部分的结构安排如下:第二部分是文献综述，第三部分构建理论模型，第四部分通过代际教育回归系数和转换矩阵等不同视角，测算中国代际教育传递性，第五部分展开实证分析和稳健性检验，最后总结全文并给出相应政策建议。

2、文献综述

大量研究表明，经济不平等在很大程度上来自机会不平等，机会不平等主要是指那些超越了个人控制的“环境”因素所产生的不平等，如家庭背景、种族、性别、父母的教育水平、父亲的职业和出生地等(Roemer ,1993;1998。近年来，对机会不平等的研究在多个维度取得进展，如收入和消费(刘波等，2015;李忠路和邱泽奇，2016 ; Zhang and Eriksson , 2010 ; Checchi et al. ,2005、工作和职业(邢春冰，2014)、健康和福利(马超等，2018等，教育机会不平等因其会影响其他维度的机会不平等而广受关注(Becker and Tomes ,1979 ,1986。教育机会不平等受到社会、政治、经济、文化等诸多因素的制约，家庭背景对于学生获得教育机会具有突出影响(刘崇顺，C.M.布劳戴德，1995;李春玲，2003)。家庭背景是塑造个体教育成就的重要“环境”，本文侧重从父母教育的视角出发，考察这一“特殊环境”因素对于教育机会不平等、代际传递性的影响机制。因此，本文与两个线索的研究文献相关，一是关于代际传递及其测算的研究，二是关于家庭背景在教育代际传递中的影响研究。

关于代际传递的测算，目前多数文献采用代际教育回归系数(Azam and Bhatt, 2015 ; Baude ,2015)。代际回归系数测算父代和子代之间相应维度的变动状况，基本的回归方程如下。

其中，分别是子代和父代的收入或其他维度，二是误差项。当月系数较大时，意味着较高的代际传递性和较低的代际流动性。由于回归系数更多的是对代际持续性的测量而不是代际流动性的测量，也有研究者采用代际转换矩阵来测算在经济产出任何点出现代际流动概率的可能性。

改革开放40年，中国不论是经济发展水平还是教育体系都已经有很大改观，教育在代际间的流动性也发生了变化，但是关于中国代际教育传递的测算仍非常不足。Hertz et al. ( 2007采用世界银行1995年的生活水平测量调查(LSMS数据对中国农村代际教育回归系数进行的测算，由于样本偏少，其结果的可信度存在疑问。其他研究者在考察公共教育支出、学制改革的影响时，计算了父母教育年限增加对于子女教育年限的边际影响(杨娟和周青，2013;林莞娟和张戈，但是并没有提供完整的教育代际传递的测算。主要原因在于:测算代际教育传递需要较长时期的家庭和个体层面的观测值，宏观的或零散的数据都难以提供可信的测算结果;代际教育回归系数来自单变量回归，容易忽略影响个体教育成就的其他因素的影响，造成估计偏误。本文在后续研究中将采用CHNS (1989一2011年)微观数据，获取和匹配较长时期的家庭背景和个体教育结果的数据，从而测算父代与子代之间乃至包含祖代在内的长期教育代际回归系数;同时将通过教育代际转换矩阵，来更加全面地测算代际教育的流动性。

关于家庭背景对代际教育不平等的影响究竟是源于先天还是后天，具体的影响路径是什么，学术界形成了三种分析思路:一是Mare(1980提出的学校教育转换模型，这也是国内大多数相关文献所采用的模型。但是这种模型的明显不足之处是未能处理内生性问题，忽略了计量经济学家没有观测到、但会对估计结果产生影响的因素，如个体的能力和动机，而这会产生动态选择偏差。二是基于Cameron and Heckman (1998)的教育选择理论的研究。该模型最早提出因未观察到的个体异质性，导致经济计量模型存在内生性，因此提出了一种有序选择理论的教育模型，在模型中表征了省略的遗漏变量并赋予其具体含义，其中并不需要知道遗漏变量的具体函数形式，采用非参的似然估计来分析，这个模型成为此后许多研究的理论基础。例如，在该模型基础上，用BHPS数据来确定家庭背景对教育成就的因果效应的研究发现，对于属于“贫穷父母”群体的个人而言，家庭结构和父母教育都对儿童教育程度具有正向的因果效应(Ermisch andFrancesconi,2001)。三是基于自然实验和社会实验来进行直接的因果效应分析。自然实验主要是利用兄弟姐妹/双胞胎、养父母/养子女等样本来识别父母教育和子代教育的因果关系，强调学习能力在一定程度上会从上一代传到下一代，一定的遗传赋(如能力或偏好)可以转化为人力资本;社会实验是利用制度或社会变迁的改革，创造外生变量来识别父母教育与子女教育的因果效应。实际上，自然实验和社会实验估计方法结果差异较大，Holmlund et al. ( 2011)同时采用双胞胎、养父母/养子女、工具变量三种方法，结果表明使用双胞胎数据时父亲的教育比母亲的教育更重要，而使用义务教育作为工具变量结果则相反，这表明不同的结果之间，至少部分原因是因为方法上的差异①总体而言，对于家庭背景影响代际教育不平等的既有研究主要存在三个问题:①一些研究试图区分“自然”(由遗传因素引起的儿童教育与父母教育之间的相互关系)和“培养”(父母教育的实际生产率效应)之间的单独影响，结果并不理想。实际上，先天遗传享赋与后天“环境”因素在许多情况下难以分离，并且二者均是子代通过自身努力不可改变的因素，均会带来教育机会不平等。因此，本文的实证估计将代表家庭背景和遗传能力的总效应。②目前针对中国代际教育传递的研究多数以Mare (1980)的多项选择模型为基础，但该模型局限于家庭背景与教育成就之间的统计联系而不依赖于理论模型，这导致估计参数的解释成为问题。因此，本文的研究将建立教育选择理论模型，采取排序Probit估计方法展开实证分析，从而使理论模型与实证分析相互对应。③尽管基于自然实验或社会实验的方法对因果关系的区别较为准确和严格，但自然实验法这种分离遗传与“环境”影响的方法依赖于强大的假设，对跨代的配对数据要求较高，并且这种方法仅限于分解存在于样本中的差异(Sacerdote ,2007 ) ;社会实验方法要求有特定的教育政策的改变，在当下对中国的代际教育不平等的研究中也存在着限制。因此，本文为了解决内生性问题，在家庭背景影响教育代际传递的研究框架下，构造了“努力”变量，该变量不仅体现个体相对于同代人的努力程度，而且考虑了父代努力程度对子代的传递，在控制“努力”因素的情况下，测度父代教育对于子代教育的净效应。

3、理论模型

本文建立的教育决策模型借鉴了Cameron and Heckman(1998)和Ermisch and Francesconi(2001)框架。本文把教育程度定义为连续的数值，假定每个个体都会选择如何投资于教育，在可供选择的教育程度中选择教育程度，教育程度随着教育年限的增加不断增加。假定E是个体最优的教育程度，但其是不可观测的，所能知道的是个体所选择的实际教育程度E，个体所感知到的效用体现为预期教育净收益，即预期教育收益和预期教育成本之间的差值。效用可以涵盖货币和非货币方面.对个体来说.最佳的教育决策是由下式来决定其中，代表教育程度的预期收益，代表该教育程度的预期成本。假定收益函数严格为正函数且是一个凹函数，随着教育程度的上升而上升，成本函数也严格为正函数且是一个凸函数。成本函数是从零开始，而收益函数则严格为正，这个假定是为了保证在最低水平的教育程度上，教育预期净收益为正且是一个凹函数。因受到一些可观测的因素和不可观测的因素影响，教育的收益和成本对不同的个体有可能是不同的，本文把教育的收益和成本分解如下其中，甲和均是正函数，分别表示可观测到的变量对教育预期收益、预期成本的影响。二和叹.分别代表不可观测的个体异质性对教育预期收益、预期成本的影响，都是随机变量。因此，观测到的特征以及不可观测的特征都会通过不同的方式影响预期收益和预期成本，但这些变量不依赖于具体的教育程度。不失一般性，假定，即平均而言，不可观测的异质性对预期收益和成本均产生中性的影响。最优的教育决策满足于使教育的预期净收益最大化，这意味着的教育净收益必须为正，且比前一阶段，时的教育净收益要大，至少不低于后一阶段，时所获得的教育净收益。